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    1. 首頁 大數據百科正文

      大數據基礎知識分享 你也可以成為相關專家

      大數據基礎知識分享 你也可以成為相關專家

        作為一名網站工作者,每天都和數據打交道。在與數據相關的知識中,大數據這個概念曾經困擾我很久。在逐漸了解一些基礎知識后,我才明白大數據到底是什么,具有有什么用處。下面,我將分享我對大數據的一些學習經驗,希望能對你有所幫助。

        最開始,我是從網上搜索資料。首先,我從大數據概念入手。我在百度、好搜上尋找大數據的百科定義。

        大數據概念-百度百科

        大數據(big data,mega data),或稱巨量資料,指的是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

        在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》 中大數據指不用隨機分析法(抽樣調查)這樣的捷徑,而采用所有數據進行分析處理。大數據的4V特點:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(價值)。

        對于“大數據”(Big data)研究機構Gartner給出了這樣的定義?!按髷祿笔切枰绿幚砟J讲拍芫哂懈鼜姷臎Q策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

        大數據技術的戰略意義不在于掌握龐大的數據信息,而在于對這些含有意義的數據進行專業化處理。換言之,如果把大數據比作一種產業,那么這種產業實現盈利的關鍵,在于提高對數據的“加工能力”,通過“加工”實現數據的“增值”。

        從技術上看,大數據與云計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單臺的計算機進行處理,必須采用分布式架構。它的特色在于對海量數據進行分布式數據挖掘,但它必須依托云計算的分布式處理、分布式數據庫和云存儲、虛擬化技術。

        為了全面了解大數據的基本概念,請你仔細閱讀下面兩篇文章,對你深入學習有很大幫助。

        大數據是什么意思

        大數據知識科普:什么叫大數據

        在了解了大數據的基本概念之后,我對它慢慢有了一定認識,但是,我對其中的兩個相關概念還是不清楚:云計算和Hadoop

        云計算是什么?Hadoop是什么,他們之間有什么關系?

        云計算概念百度百科解釋

        云計算(cloud computing)是基于互聯網的相關服務的增加、使用和交付模式,通常涉及通過互聯網來提供動態易擴展且經常是虛擬化的資源。云是網絡、互聯網的一種比喻說法。過去在圖中往往用云來表示電信網,后來也用來表示互聯網和底層基礎設施的抽象。因此,云計算甚至可以讓你體驗每秒10萬億次的運算能力,擁有這么強大的計算能力可以模擬核爆炸、預測氣候變化和市場發展趨勢。用戶通過電腦、筆記本、手機等方式接入數據中心,按自己的需求進行運算。

        對云計算的定義有多種說法。對于到底什么是云計算,至少可以找到100種解釋?,F階段廣為接受的是美國國家標準與技術研究院(NIST)定義:云計算是一種按使用量付費的模式,這種模式提供可用的、便捷的、按需的網絡訪問, 進入可配置的計算資源共享池(資源包括網絡,服務器,存儲,應用軟件,服務),這些資源能夠被快速提供,只需投入很少的管理工作,或與服務供應商進行很少的交互。

        云計算(cloudcomputing)是基于互聯網的相關服務的增加、使用和交付模式,通常涉及通過互聯網來提供動態易擴展且經常是虛擬化的資源。

        美國國家標準與技術研究院(NIST)定義:云計算是一種按使用量付費的模式,這種模式提供可用的、便捷的、按需的網絡訪問, 進入可配置的計算資源共享池(資源包括網絡,服務器,存儲,應用軟件,服務),這些資源能夠被快速提供,只需投入很少的管理工作,或與服務供應商進行很少的交互。XenSystem,以及在國外已經非常成熟的Intel 和IBM,各種“云計算”的應用服務范圍正日漸擴大,影響力也無可估量。

      云計算概念

        推薦一篇文章:云計算概念詳解:共享軟硬件資源信息

        在了解云計算概念之后,請你閱讀這一篇文章,看完之后,你會對大數據與云計算的關系有一個初步的了解

        大數據和云計算到底是何關系?

        hadoop概念

        Hadoop是一個由Apache基金會所開發的分布式系統基礎架構。

        用戶可以在不了解分布式底層細節的情況下,開發分布式程序。充分利用集群的威力進行高速運算和存儲。

        Hadoop實現了一個分布式文件系統(Hadoop Distributed File System),簡稱HDFS。HDFS有高容錯性的特點,并且設計用來部署在低廉的(low-cost)硬件上;而且它提供高吞吐量(high throughput)來訪問應用程序的數據,適合那些有著超大數據集(large data set)的應用程序。HDFS放寬了(relax)POSIX的要求,可以以流的形式訪問(streaming access)文件系統中的數據。

        Hadoop的框架最核心的設計就是:HDFS和MapReduce。HDFS為海量的數據提供了存儲,則MapReduce為海量的數據提供了計算。

        項目起源

        Hadoop由 Apache Software Foundation 公司于 2005 年秋天作為Lucene的子項目Nutch的一部分正式引入。它受到最先由 Google Lab 開發的 Map/Reduce 和 Google File System(GFS) 的啟發。

        2006 年 3 月份,Map/Reduce 和 Nutch Distributed File System (NDFS) 分別被納入稱為 Hadoop 的項目中。

        Hadoop 是最受歡迎的在 Internet 上對搜索關鍵字進行內容分類的工具,但它也可以解決許多要求極大伸縮性的問題。例如,如果您要 grep 一個 10TB 的巨型文件,會出現什么情況?在傳統的系統上,這將需要很長的時間。但是 Hadoop 在設計時就考慮到這些問題,采用并行執行機制,因此能大大提高效率。

        推薦閱讀:hadoop是什么:分布式系統基礎架構

        那么大數據和Hadoop之間又是什么關系呢?請看下面的文章

        大數據與Hadoo之間是什么關系?

        我在了解了以上知識之后,對大數據有了一定了解,如果你想更深入學習,可以買一些大數據相關的專業書籍。同時推薦一個欄目大數據百科|數據觀,里面有比較完備的大數據相關知識。如果你已經對大數據方面有很好的研究,推薦標簽|數據觀以及慕課|數據觀,里面有廣泛的大數據相關領域知識,可供你自學,相信你會在不久后成為大數據領域的專家。

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